| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-12页 |
| 1.3 研究目标 | 第12页 |
| 1.4 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4.1 CRH2型动车组列车走行部的横向动力学模型的建立 | 第12-13页 |
| 1.4.2 参数估计所使用的滤波器 | 第13页 |
| 1.4.3 基于多滤波器的参数估计策略 | 第13页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 列车模型的搭建 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 列车走行部的构成 | 第15-16页 |
| 2.3 列车走行部传感器设置 | 第16-17页 |
| 2.4 空气弹簧模型建立 | 第17-18页 |
| 2.5 抗蛇行减振器模型建立 | 第18-21页 |
| 2.5.1 抗蛇行减振器的理想模型 | 第18-19页 |
| 2.5.2 抗蛇行减振器的Maxwell模型 | 第19-20页 |
| 2.5.3 抗蛇行减振器的分段线性化 | 第20-21页 |
| 2.6 列车走行部数学模型的建立 | 第21-26页 |
| 2.6.1 基本模型的建立 | 第21-23页 |
| 2.6.2 改进后的模型 | 第23-24页 |
| 2.6.3 切换系统模型的建立 | 第24-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于滤波器的参数估计方法 | 第27-50页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 卡尔曼类滤波器 | 第27-34页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波器 | 第27-30页 |
| 3.2.2 扩展卡尔曼滤波器 | 第30-32页 |
| 3.2.3 高速列车状态与参数联合估计 | 第32-34页 |
| 3.3 粒子滤波器 | 第34-43页 |
| 3.3.1 标准粒子滤波器 | 第34-38页 |
| 3.3.2 边缘粒子滤波器 | 第38-41页 |
| 3.3.3 重采样算法 | 第41-43页 |
| 3.4 基于标准粒子滤波器的故障检测 | 第43-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 多滤波器联合估计策略 | 第50-61页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 切换系统 | 第50-52页 |
| 4.3 多滤波器联合估计策略 | 第52-55页 |
| 4.4 基于多滤波器联合估计策略的故障检测 | 第55-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 CRH2型列车走行部参数 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间的论文及科研成果 | 第70页 |